智能體故障對多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）算法的性能構(gòu)成了顯著威脅，主要帶來兩大挑戰(zhàn)。智能體常常難以從由意外故障引發(fā)的混亂狀態(tài)空間中提取關(guān)鍵信息。其次回放緩沖區(qū)中記錄的故障前后轉(zhuǎn)變不均衡，導(dǎo)致訓(xùn)練樣本失衡問題。為了解決這些問題，來自清華大學(xué)自動化系和QiYuan Lab（啟源實(shí)驗(yàn)室）的聯(lián)合團(tuán)隊(duì)通過結(jié)合優(yōu)化的模型架構(gòu)和定制的訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣策略來增強(qiáng)MARL的故障容錯(cuò)能力。具體而言，研究團(tuán)隊(duì)在actor和critic網(wǎng)絡(luò)中引入了注意力機(jī)制，自動檢測故障并動態(tài)調(diào)節(jié)對故障智能體的關(guān)注。此外還引入了優(yōu)先級機(jī)制，選擇當(dāng)前訓(xùn)練需求中最關(guān)鍵的樣本。為了進(jìn)一步支持這一領(lǐng)域的研究，他們設(shè)計(jì)并開源了一個(gè)高度解耦的容錯(cuò)MARL代碼平臺，以提高相關(guān)問題研究的效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在處理各種類型的故障、任意智能體故障和隨機(jī)時(shí)間故障方面表現(xiàn)出色。他們的技術(shù)論文《Towards Fault Tolerance in Multi-Agent Reinforcement Learning》12 月 2 日發(fā)表于arXiv 平臺。

多智能體系統(tǒng)基于MARL算法的性能優(yōu)于傳統(tǒng)控制方法，但對意外故障仍然高度脆弱。為提高此類系統(tǒng)的故障容錯(cuò)能力，他們引入了一種注意力機(jī)制，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠動態(tài)調(diào)整對故障相關(guān)信息的關(guān)注度。通過優(yōu)先級采樣策略，從收集到的經(jīng)驗(yàn)中選擇最符合當(dāng)前訓(xùn)練需求的關(guān)鍵樣本?？缍喾N故障類型的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法顯著改善了故障容錯(cuò)能力，驗(yàn)證了其魯棒性。研究結(jié)果表明，該方法有潛力應(yīng)用于真實(shí)世界場景，如多機(jī)器人系統(tǒng)和自動駕駛車隊(duì)。

研究團(tuán)隊(duì)提出一種新穎的故障容錯(cuò)方法，以提高多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）系統(tǒng)在智能體故障情況下的穩(wěn)定性和可靠性。他們提出了一種結(jié)合優(yōu)化模型架構(gòu)和定制訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣策略的方法，通過引入注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER），自動檢測故障并動態(tài)調(diào)整對故障相關(guān)信息的關(guān)注。該方法不僅能夠有效應(yīng)對不同類型和時(shí)刻的智能體故障，還能在通信維護(hù)和任務(wù)分配中表現(xiàn)出卓越的性能。此外，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)并開源了一個(gè)新平臺（開源地址https://github.com/xbgit/FaultTolerance AACFT），支持研究人員進(jìn)行多智能體系統(tǒng)容錯(cuò)能力的深入研究和實(shí)驗(yàn)。

研究團(tuán)隊(duì)成員包括清華大學(xué)自動化系的Yuchen Shi和Yi Zhang，QiYuan Lab（啟源實(shí)驗(yàn)室）的Huaxin Pei和Liang Feng，以及清華大學(xué)北京信息科學(xué)與技術(shù)國家研究中心（BNRist）的Danya Yao。研究團(tuán)隊(duì)的工作得到了中國國家自然科學(xué)基金（項(xiàng)目編號：62133002）的資助，他們具有強(qiáng)大的學(xué)術(shù)背景和豐富的研究經(jīng)驗(yàn)。團(tuán)隊(duì)在多智能體系統(tǒng)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和容錯(cuò)計(jì)算等領(lǐng)域具有深厚的技術(shù)積累，通過結(jié)合多學(xué)科的研究成果，提出了創(chuàng)新的故障容錯(cuò)方法，并設(shè)計(jì)了一個(gè)高效的實(shí)驗(yàn)平臺，推動了該領(lǐng)域的進(jìn)一步發(fā)展。

方法概述

在這篇論文中，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種新穎的方法，通過結(jié)合優(yōu)化模型架構(gòu)與定制訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣策略，旨在提升多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。這種方法的核心在于引入注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER），使得系統(tǒng)能夠自動識別智能體故障并動態(tài)調(diào)整對故障信息的關(guān)注度，從而更高效地利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)，提高系統(tǒng)的整體性能。

圖1：（a）代理故障前后捕食者-獵物系統(tǒng)的圖示，其中不同深淺的藍(lán)色圓圈代表捕食者，綠色圓圈代表獵物。每個(gè)代理周圍的大透明圓圈代表其通信范圍。在最初用作通信橋的代理2發(fā)生故障后，代理1和3失去了通信。（b） 故障前后演員和評論家的輸入說明。當(dāng)代理2發(fā)生故障時(shí)，其相關(guān)信息會變得異常并標(biāo)記為紅色，從而導(dǎo)致參與者和評論家網(wǎng)絡(luò)的原始輸入中斷。（c） 處理故障的兩種自然想法的說明。左側(cè)部分說明了在代理故障前后手動區(qū)分訓(xùn)練數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)的想法，右側(cè)部分說明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動識別輸入中無效信息的想法。藍(lán)色圓圈代表類似的故障前過渡，不同的不完整圓圈代表各種故障后過渡，反映了樣本的不平衡。

優(yōu)化模型架構(gòu)與定制訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣策略相結(jié)合的方法

在多智能體系統(tǒng)中，每個(gè)智能體在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，不僅需要處理自身的狀態(tài)信息，還需要考慮其他智能體以及環(huán)境和任務(wù)的狀態(tài)。這種復(fù)雜性增加了系統(tǒng)的訓(xùn)練難度，特別是在出現(xiàn)智能體故障的情況下。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn)，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種優(yōu)化的模型架構(gòu)，通過精心設(shè)計(jì)的輸入配置和結(jié)合注意力機(jī)制，使系統(tǒng)能夠自動識別并處理故障智能體的信息。

圖2：方法的主要組成部分的說明。

此外，定制訓(xùn)練數(shù)據(jù)采樣策略也在研究團(tuán)隊(duì)中扮演了重要角色。通過優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER），系統(tǒng)能夠優(yōu)先選擇那些對當(dāng)前訓(xùn)練最關(guān)鍵的樣本，從而解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本不平衡的問題。這種再加權(quán)的方法使得系統(tǒng)在處理智能體故障時(shí)，能夠更有效地進(jìn)行學(xué)習(xí)和調(diào)整，提高訓(xùn)練效率和系統(tǒng)性能。

注意力機(jī)制在actor和critic網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用

注意力機(jī)制是近年來在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用的一種技術(shù)，因其優(yōu)越的性能和可解釋性，得到了廣泛關(guān)注。在研究團(tuán)隊(duì)中，研究團(tuán)隊(duì)將注意力機(jī)制引入到actor和critic網(wǎng)絡(luò)中，用于自動檢測并處理智能體故障信息。

在actor網(wǎng)絡(luò)中，注意力機(jī)制被用來動態(tài)調(diào)整對故障智能體的關(guān)注度。例如，當(dāng)某個(gè)智能體發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠通過調(diào)整注意力權(quán)重，減少對該故障智能體信息的依賴，轉(zhuǎn)而關(guān)注其他有效信息，從而繼續(xù)高效地執(zhí)行任務(wù)。同樣，在critic網(wǎng)絡(luò)中，注意力機(jī)制可以幫助系統(tǒng)識別并過濾掉故障智能體的無效信息，確保網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的準(zhǔn)確性和有效性。

通過這種方式，注意力機(jī)制在actor和critic網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，使得系統(tǒng)能夠靈活應(yīng)對智能體故障，提高整體容錯(cuò)能力和任務(wù)執(zhí)行效率。

優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）的引入與作用

優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）是研究團(tuán)隊(duì)提出的另一個(gè)關(guān)鍵策略。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)回放方法通常隨機(jī)選擇訓(xùn)練樣本，而這種方法在處理樣本不平衡問題時(shí)顯得力不從心。為了提高訓(xùn)練效率，研究團(tuán)隊(duì)設(shè)計(jì)了一種再加權(quán)的方法，通過引入優(yōu)先級機(jī)制，優(yōu)先選擇那些對當(dāng)前訓(xùn)練最關(guān)鍵的樣本。

具體來說，系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)樣本的重要性（如訓(xùn)練損失）來確定其優(yōu)先級，并按照這個(gè)優(yōu)先級進(jìn)行樣本選擇。這種方式不僅解決了訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本不平衡的問題，還提高了系統(tǒng)在處理智能體故障時(shí)的學(xué)習(xí)效率和模型性能。

詳細(xì)方法

為了提高多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）系統(tǒng)的容錯(cuò)能力，研究團(tuán)隊(duì)提出了一種結(jié)合注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）的方法。通過在actor和critic網(wǎng)絡(luò)中引入注意力機(jī)制，系統(tǒng)能夠自動識別故障智能體并動態(tài)調(diào)整對故障信息的關(guān)注度。同時(shí)，優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放通過再加權(quán)策略解決了樣本不平衡的問題，提高了訓(xùn)練效率。

圖3:FTMAL的總體框架。

Actor和Critic的注意力機(jī)制

在多智能體系統(tǒng)中，actor和critic是兩個(gè)核心組件。Actor負(fù)責(zé)根據(jù)觀察到的狀態(tài)選擇行動，而critic負(fù)責(zé)評估這些行動的價(jià)值。在面對智能體故障時(shí)，傳統(tǒng)方法通常無法有效區(qū)分故障信息與有效信息，從而影響系統(tǒng)性能。為此，研究團(tuán)隊(duì)引入了注意力機(jī)制，使得actor和critic能夠動態(tài)調(diào)整對不同信息源的關(guān)注度，自動過濾掉故障智能體的無效信息。

多智能體合作任務(wù)中智能體的觀察狀態(tài)

在多智能體合作任務(wù)中，每個(gè)智能體的觀察狀態(tài)不僅包括自身的信息，還包括其他智能體、環(huán)境和任務(wù)的狀態(tài)。一個(gè)智能體的觀察狀態(tài)可以分為以下幾部分：

1.智能體自身的狀態(tài)（位置、速度等）

2.其他智能體的狀態(tài)及其通信狀態(tài)

3.環(huán)境的狀態(tài)（如障礙物的位置）

4.任務(wù)的狀態(tài)（如目標(biāo)位置和速度）

這種復(fù)雜的觀察狀態(tài)要求系統(tǒng)能夠靈活處理不同來源的信息，特別是在出現(xiàn)故障時(shí)，能夠迅速識別并調(diào)整對不同信息的關(guān)注度。

注意力模塊在actor和critic網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

在actor網(wǎng)絡(luò)中，注意力模塊用于動態(tài)調(diào)整對故障智能體的關(guān)注度。具體來說，actor網(wǎng)絡(luò)接收智能體的觀察狀態(tài)，將其轉(zhuǎn)換為嵌入表示，然后通過注意力機(jī)制計(jì)算出每個(gè)信息源的重要性權(quán)重，最后基于加權(quán)后的嵌入表示生成行動。

在critic網(wǎng)絡(luò)中，注意力模塊幫助系統(tǒng)識別并過濾故障智能體的無效信息。Critic網(wǎng)絡(luò)接收所有智能體的觀察狀態(tài)和行動，將其轉(zhuǎn)換為嵌入表示，通過注意力機(jī)制計(jì)算出每個(gè)信息源的重要性權(quán)重，最后基于加權(quán)后的嵌入表示生成Q值。

通過這種設(shè)計(jì)，注意力機(jī)制使得actor和critic網(wǎng)絡(luò)能夠靈活應(yīng)對智能體故障，提高系統(tǒng)的容錯(cuò)能力和任務(wù)執(zhí)行效率。

優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）

為了進(jìn)一步提高訓(xùn)練效率，研究團(tuán)隊(duì)引入了優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）策略。傳統(tǒng)的經(jīng)驗(yàn)回放方法通常隨機(jī)選擇訓(xùn)練樣本，這在樣本不平衡的情況下可能導(dǎo)致訓(xùn)練效率低下。而PER通過為每個(gè)樣本分配優(yōu)先級，根據(jù)優(yōu)先級進(jìn)行樣本選擇，從而解決了樣本不平衡的問題。

再加權(quán)方法及其在處理樣本不平衡問題中的應(yīng)用

具體來說，PER策略會根據(jù)樣本的重要性（如訓(xùn)練損失）為其分配優(yōu)先級。重要性越高的樣本，其被選中的概率越大。在訓(xùn)練過程中，系統(tǒng)會優(yōu)先選擇那些對當(dāng)前模型訓(xùn)練最關(guān)鍵的樣本，從而提高訓(xùn)練效率。

通過這種再加權(quán)方法，PER策略能夠確保系統(tǒng)在處理智能體故障時(shí)，優(yōu)先學(xué)習(xí)那些最具挑戰(zhàn)性的轉(zhuǎn)變，提高了模型的魯棒性和性能。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

在這部分，他們深入探討了AACFT方法的性能和有效性，通過一系列對比實(shí)驗(yàn)、情節(jié)可視化、注意力分布分析以及對故障時(shí)間的適應(yīng)性測試，驗(yàn)證了該方法的優(yōu)越性。

對比實(shí)驗(yàn)

首先，通過對比實(shí)驗(yàn)，他們評估了AACFT方法與三種基線方法（M3DDPG、MADDPG、MADDPG+MC）的性能。結(jié)果顯示，AACFT在處理多智能體故障方面表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是在任務(wù)完成率、通信維護(hù)和任務(wù)分配方面，顯著優(yōu)于其他方法。

圖4：故障前后場景示意圖。（a） 代理2失敗時(shí)的放棄場景和恢復(fù)場景。（b） 代理3失敗時(shí)的恢復(fù)方案。（c） 導(dǎo)航場景。（d）巡邏場景。

具體來說，在無故障的基本捕食者-獵物場景中，所有方法的表現(xiàn)相近。然而在引入故障后，AACFT方法顯現(xiàn)出明顯的優(yōu)勢。在放棄場景和恢復(fù)場景中，AACFT方法的任務(wù)完成率顯著高于其他基線方法。這表明AACFT方法能夠更有效地識別并處理智能體故障，維持系統(tǒng)的正常運(yùn)作。

圖5：在不考慮訓(xùn)練過程中的故障的情況下測試基本MADDPG。（左）無故障。（右）代理2失敗。

情節(jié)可視化

為了更直觀地展示AACFT方法在處理智能體故障時(shí)的行為，他們對恢復(fù)場景中的智能體行為進(jìn)行了可視化展示。通過這些可視化圖，他們可以清晰地看到，在智能體2和智能體3發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)是如何調(diào)整并繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)的。

圖 6：恢復(fù)場景中的一個(gè)事件的說明，其中代理2和代理3分別失敗。在圖中，一系列透明度逐漸降低的圓圈表示代理從上一個(gè)時(shí)間步長到當(dāng)前時(shí)間步長的運(yùn)動軌跡。

例如，當(dāng)智能體2故障時(shí)，智能體1和智能體3能夠迅速重新分配任務(wù)，保持追蹤獵物的動作。當(dāng)智能體3故障時(shí)，智能體2首先執(zhí)行恢復(fù)任務(wù)，完成后繼續(xù)與智能體1共同追蹤獵物。這些可視化結(jié)果驗(yàn)證了AACFT方法在智能體故障情況下的魯棒性和靈活性。

注意力分布分析

注意力機(jī)制在處理智能體故障中發(fā)揮了關(guān)鍵作用。通過注意力分布分析，他們觀察到，在正常運(yùn)行時(shí)，critic中的注意力分布相對均衡，而actor對獵物的注意力較高。當(dāng)智能體發(fā)生故障時(shí)，系統(tǒng)能夠動態(tài)調(diào)整注意力權(quán)重，減少對故障智能體的關(guān)注，轉(zhuǎn)而關(guān)注其他有效信息。

這種調(diào)整不僅保證了系統(tǒng)在故障情況下的正常運(yùn)行，還提高了任務(wù)執(zhí)行的效率。注意力分布的變化驗(yàn)證了注意力機(jī)制在提高系統(tǒng)容錯(cuò)能力方面的重要性。

加權(quán)優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放的作用

為了進(jìn)一步提高訓(xùn)練效率，AACFT方法引入了加權(quán)優(yōu)先經(jīng)驗(yàn)回放（PER）。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，使用PER的AACFT方法在訓(xùn)練效率和模型性能方面顯著優(yōu)于未使用PER的方法。

通過PER策略，系統(tǒng)能夠優(yōu)先選擇那些對當(dāng)前訓(xùn)練最關(guān)鍵的樣本，從而有效解決樣本不平衡問題，提高了訓(xùn)練效率和模型性能。特別是在巡邏場景中，使用PER的AACFT方法在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)表現(xiàn)更加出色。

圖7：恢復(fù)場景中故障前后評論家和演員的注意力分配。3×3或2×3矩陣是評論家的注意力矩陣，3×6或2×6矩陣是演員的注意力矩陣。評論家中的每一行表示一個(gè)代理對其他代理的注意力分配，而行動者中的每行表示代理對其觀察中不同信息的注意力分配。故障發(fā)生后，相應(yīng)的代理行將被刪除。

對故障時(shí)間的適應(yīng)性

最后，他們評估了AACFT模型在不同故障時(shí)間點(diǎn)的表現(xiàn)。結(jié)果顯示，AACFT方法在不同故障時(shí)間點(diǎn)都表現(xiàn)出較高的任務(wù)完成率，并且隨著故障時(shí)間的推遲，任務(wù)完成率有所提高。這與容錯(cuò)系統(tǒng)的預(yù)期一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了AACFT方法在不同故障條件下的適應(yīng)性和魯棒性。

研究團(tuán)隊(duì)通過一系列實(shí)驗(yàn)和分析，驗(yàn)證了AACFT方法在多智能體系統(tǒng)故障容錯(cuò)能力方面的優(yōu)越性能。通過引入注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放，系統(tǒng)能夠更高效地識別和處理故障信息，保持系統(tǒng)的穩(wěn)定性和任務(wù)執(zhí)行的高效性。

平臺開發(fā)與開源

論文除了提出新的算法方法外，研究團(tuán)隊(duì)還開發(fā)并開源了一個(gè)用于研究多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）故障容錯(cuò)能力的新平臺（開源地址:https://github.com/xbgit/FaultTolerance AACFT）。該平臺不僅集成了最新的算法，還提供了豐富的工具和接口，使研究人員能夠更高效地進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和驗(yàn)證。

新平臺的設(shè)計(jì)與功能

新平臺的設(shè)計(jì)核心圍繞著簡化多智能體系統(tǒng)中故障容錯(cuò)算法的研究與開發(fā)。平臺由多個(gè)模塊組成，包括運(yùn)行模塊、算法控制器、環(huán)境控制器、故障控制器和課程控制器等。每個(gè)模塊負(fù)責(zé)不同的功能，確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行和易用性。例如，運(yùn)行模塊負(fù)責(zé)處理多智能體與環(huán)境的交互，收集回放緩沖區(qū)中的轉(zhuǎn)變數(shù)據(jù)；算法控制器負(fù)責(zé)初始化、更新和執(zhí)行智能體策略，并處理與故障相關(guān)的任務(wù)。

平臺還提供了一個(gè)配置模塊和一個(gè)日志模塊。配置模塊為算法、環(huán)境、故障以及訓(xùn)練或測試設(shè)置提供相關(guān)參數(shù)，支持分離的配置文件，便于進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)。日志模塊則記錄算法、環(huán)境和故障控制器的數(shù)據(jù)，支持WandB集成和本地打印、保存訓(xùn)練日志的選項(xiàng)。

故障控制器的集中管理

為了更高效地管理和處理智能體故障，平臺設(shè)計(jì)了一個(gè)專用的故障控制器。故障控制器集中管理故障的注入、故障智能體觀察和行為的修改、故障的重置以及故障相關(guān)數(shù)據(jù)的收集等功能。這一設(shè)計(jì)確保了故障修改不干擾主代碼模塊，提高了訓(xùn)練和測試的效率。

通過將故障管理集中在一個(gè)專用的控制器中，平臺不僅簡化了故障處理的流程，還提高了系統(tǒng)的靈活性和可擴(kuò)展性。研究人員可以在實(shí)驗(yàn)過程中輕松注入和管理各種類型的故障，觀察系統(tǒng)在不同故障條件下的表現(xiàn)，從而深入研究多智能體系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。

用戶自定義故障類型和參數(shù)的支持

平臺的另一個(gè)重要特點(diǎn)是支持用戶自定義故障類型和參數(shù)。研究人員可以根據(jù)實(shí)驗(yàn)需求，靈活地設(shè)置故障的時(shí)間、目標(biāo)和概率。故障類型包括限制故障智能體的動作或向其觀察中添加噪聲等。通過這種方式，研究人員能夠在不同的實(shí)驗(yàn)場景中，注入相同或多種類型的故障，從而研究不同算法在處理各種故障條件下的性能。

這種高度的可定制性使得平臺在應(yīng)對復(fù)雜實(shí)驗(yàn)需求時(shí)，展現(xiàn)出極大的靈活性和適用性。無論是對算法進(jìn)行優(yōu)化，還是驗(yàn)證新方法的有效性，研究人員都能夠通過這一平臺，獲得更為準(zhǔn)確和全面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

總結(jié)與展望

研究團(tuán)隊(duì)通過引入注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放（PER）策略，提出了一種新穎的多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)（MARL）方法，旨在提升系統(tǒng)的故障容錯(cuò)能力。通過一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該方法在處理各種類型和時(shí)刻的智能體故障方面表現(xiàn)優(yōu)異，顯著提高了系統(tǒng)在任務(wù)完成率、通信維護(hù)和任務(wù)分配等方面的性能。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，AACFT方法在應(yīng)對智能體故障時(shí)表現(xiàn)出色。通過與三種基線方法（M3DDPG、MADDPG、MADDPG+MC）的對比，AACFT方法在多個(gè)實(shí)驗(yàn)場景中都顯示出明顯的優(yōu)勢。具體而言，無論是在任務(wù)完成率還是在系統(tǒng)的穩(wěn)定性和魯棒性方面，AACFT方法都優(yōu)于其他基線方法。這些實(shí)驗(yàn)結(jié)果不僅驗(yàn)證了注意力機(jī)制在提升系統(tǒng)容錯(cuò)能力中的重要作用，也證明了優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放在解決訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本不平衡問題中的有效性。

通過對智能體行為的可視化分析，研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步展示了AACFT方法在處理智能體故障時(shí)的具體操作過程。結(jié)果表明，注意力機(jī)制能夠有效引導(dǎo)actor和critic網(wǎng)絡(luò)動態(tài)調(diào)整對故障信息的關(guān)注度，確保系統(tǒng)在故障情況下依然能夠高效運(yùn)行。

盡管AACFT方法在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出色，仍有一些領(lǐng)域值得進(jìn)一步探索和改進(jìn)。首先，研究團(tuán)隊(duì)計(jì)劃在平臺中設(shè)計(jì)更多類型的故障，以檢驗(yàn)方法在更廣泛的故障條件下的適應(yīng)性和泛化能力。通過引入不同類型的故障，可以進(jìn)一步驗(yàn)證AACFT方法的魯棒性，并探索其在更復(fù)雜環(huán)境中的表現(xiàn)。

其次，研究團(tuán)隊(duì)還計(jì)劃優(yōu)化和擴(kuò)展現(xiàn)有平臺，增加更多的功能模塊和工具，以支持更復(fù)雜的實(shí)驗(yàn)設(shè)置和數(shù)據(jù)分析。例如，可以引入更多的環(huán)境和任務(wù)類型，以及更精細(xì)的故障模擬和監(jiān)測工具，從而提供更全面的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)支持。

此外，研究團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)探索其他先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和算法，以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能和效率。例如可以考慮結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的其他前沿技術(shù)，如對抗訓(xùn)練、自適應(yīng)學(xué)習(xí)率等，以提升系統(tǒng)的訓(xùn)練效果和性能表現(xiàn)。

總之，研究團(tuán)隊(duì)為多智能體系統(tǒng)的故障容錯(cuò)能力研究提供了新的思路和方法。通過結(jié)合注意力機(jī)制和優(yōu)先級經(jīng)驗(yàn)回放策略，AACFT方法顯著提升了系統(tǒng)在智能體故障情況下的表現(xiàn)。他們期待研究團(tuán)隊(duì)繼續(xù)優(yōu)化和擴(kuò)展現(xiàn)有方法和平臺，探索更多可能的應(yīng)用場景，為多智能體系統(tǒng)在實(shí)際中的應(yīng)用提供更堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。（END）

參考資料：

1.https://arxiv.org/abs/2412.00534

2. https://github.com/xbgit/FaultTolerance AACFT

本文轉(zhuǎn)載自??大噬元獸??，作者： FlerkenS ????